基于BP神经网络与多分类支持向量机的水质识别与分类

发布时间：2017-09-29 02:11

  本文关键词：基于BP神经网络与多分类支持向量机的水质识别与分类

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【摘要】：介绍BP神经网络与多分类支持向量机等分类模型的基本原理,并基于这两种方法对水质识别与分类的准确度进行实例比较研究,随机抽取了南昌市内2010—2013年水域水质的300组数据为样本,选取了pH,氨氮,Cl-,SO2-3,总硬度,硝酸盐氮为评价的主要特征。通过把训练后的模型在测试集中进行的检验对得到的模型进行评估,表明了BP神经网络和多分类支持向量机均可以较好地解决水质识别与分类过程中存在的复杂性,多变量,非线性等问题,相比较而言多分类支持向量机有较强的鲁棒性,预测结果更为精确稳定,将其应用到水质评价中具有一定的可行性。
【作者单位】： 南昌大学信息工程学院;
【关键词】： 水质分类 BP神经网络 多分类支持向量机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61663027)
【分类号】：X824;TP18
【正文快照】： 1引言1.1水质监测的需求水资源是人类最重要的自然资源,是人类赖以生存和发展的基本条件,水资源的可持续利用,是社会、经济可持续发展极为重要的保证。近年来随着水资源污染日益加重以及水资源短缺已严重制约了社会的发展,同时对自然环境以及人们的正常生活等方面都产生了很大

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本文编号：939373